本發(fā)明涉及雷達數(shù)據(jù)處理，具體涉及一種用于多目標尋優(yōu)的互模糊函數(shù)快速確定方法、裝置及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、在外輻射源雷達系統(tǒng)中，較遠距離目標的回波信號能量極其微弱，通常淹沒在噪聲信號中，需要通過相干積累提高目標回波信號的積累增益，從而實現(xiàn)目標檢測、定位及跟蹤等后續(xù)功能?；ツ：瘮?shù)是一種典型的相干積累方法，在外輻射源雷達系統(tǒng)中具有廣泛的應(yīng)用，例如在雷達領(lǐng)域中，將參考信號與監(jiān)測信號進行互模糊函數(shù)計算是改善信噪比的重要方式，通過采樣數(shù)據(jù)的長時間互模糊運算可以得到較高的積累增益，但是隨著積累時間的增加，互模糊函數(shù)的計算量呈指數(shù)增長，如果直接采取二維遍歷搜索的方式來完成互模糊函數(shù)的計算所帶來的運算量是巨大的，因此在實際應(yīng)用中難以滿足雷達的實時處理要求。

2、現(xiàn)有的互模糊函數(shù)計算方法包括：互相關(guān)fft法、變頻率搜索步長法和粒子群優(yōu)化法。其中互相關(guān)fft法仍采用的是基于遍歷搜索方式，計算復雜度高且會產(chǎn)生大量的冗余結(jié)果，嚴重浪費計算資源；變頻率搜索步長法雖然考慮采用非遍歷搜索的方式提高計算效率，然而搜索策略固定，依然會產(chǎn)生不小的冗余數(shù)據(jù)；粒子群優(yōu)化法由于其利用模糊函數(shù)特性設(shè)計智能化的搜索策略成為新的研究熱點，但由于粒子群優(yōu)化法依賴于粒子的位置更新機制來探索解空間，如果更新規(guī)則設(shè)置不當，粒子可能過早收斂到局部最優(yōu)解，而無法繼續(xù)尋找全局最優(yōu)解。

3、因此，現(xiàn)有外輻射源雷達系統(tǒng)的目標確定方法，存在計算效率低以及陷入局部最優(yōu)解的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)中所存在的上述問題，本發(fā)明提供了一種用于多目標尋優(yōu)的互模糊函數(shù)快速確定方法、裝置及設(shè)備。

2、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種用于多目標尋優(yōu)的互模糊函數(shù)快速確定方法，應(yīng)用于外輻射源雷達的目標確定，包括：

4、s101、初始化歷史粒子集合和最優(yōu)粒子集合；

5、s102、獲取待搜索位置和待搜索范圍大小，并根據(jù)待搜索位置和待搜索范圍大小，得到多普勒頻率空集合；多普勒頻率空集合為包含多個頻率區(qū)間的集合；

6、s103、將外輻射源雷達搜索到的多個目標作為粒子，存入多普勒頻率空集合內(nèi)，得到多普勒頻率集合；

7、s104、基于多普勒頻率集合以及第一預設(shè)迭代停止條件，利用粒子群優(yōu)化算法對歷史粒子集合和最優(yōu)粒子集合進行更新，獲取第一歷史粒子集合、第一最優(yōu)粒子集合以及目標粒子；第一歷史粒子集合為多普勒頻率集合中基于粒子群優(yōu)化算法搜索過的粒子；第一最優(yōu)粒子集合為第一歷史粒子集合包含的所有小種群的適應(yīng)度最優(yōu)值；目標粒子為第一歷史粒子集合中適應(yīng)度排序前3位的粒子；

8、s105、依據(jù)目標粒子、第一歷史粒子集合、第一最優(yōu)粒子集合以及第二預設(shè)迭代停止條件，利用灰狼優(yōu)化算法對多普勒頻率集合中的粒子進行位置更新處理，得到更新結(jié)果，根據(jù)更新結(jié)果得到模糊結(jié)果；模糊結(jié)果為外輻射源雷達搜索的最終目標。

9、可選地，待搜索范圍包括：待搜索時間范圍和待搜索頻率范圍，獲取待搜索位置和待搜索范圍大小，并根據(jù)待搜索位置和待搜索范圍大小，得到多普勒頻率空集合，包括：

10、獲取待搜索位置、待搜索時間范圍、待搜索頻率范圍以及預設(shè)劃分間隔；

11、在待搜索位置內(nèi)根據(jù)預設(shè)劃分間隔，將待搜索頻率范圍劃分為多個頻率區(qū)間，得到多個多普勒頻率區(qū)間；其中，每個多普勒頻率區(qū)間作為一個小種群；

12、將多個多普勒頻率區(qū)間構(gòu)成多普勒頻率空集合。

13、可選地，基于多普勒頻率集合以及第一預設(shè)迭代停止條件，利用粒子群優(yōu)化算法對歷史粒子集合和最優(yōu)粒子集合進行更新，獲取第一歷史粒子集合、第一最優(yōu)粒子集合以及目標粒子，包括：

14、s201、在待搜索時間范圍內(nèi)，基于互模糊函數(shù)算法以及粒子當前位置，計算多普勒頻率集合中與歷史粒子集合無交集的粒子的適應(yīng)度值，得到第一粒子適應(yīng)度；

15、s202、依據(jù)第一粒子適應(yīng)度確定每個粒子的個體最優(yōu)值、小種群的全局最優(yōu)值以及小種群的全局最優(yōu)位置；

16、s203、依據(jù)小種群的全局最優(yōu)值和小種群的全局最優(yōu)位置，對所有粒子的位置進行更新處理，得到粒子更新位置；

17、s204、將粒子更新位置作為粒子當前位置，重復執(zhí)行s201-s203直到達到第一預設(shè)迭代停止條件；

18、s205、將達到第一預設(shè)迭代停止條件之前所處理過的所有粒子，添加到歷史粒子集合中得到第一歷史粒子集合；將所有小種群的全局最優(yōu)值添加到最優(yōu)粒子集合中，得到第一最優(yōu)粒子集合；將第一最優(yōu)粒子集合中適應(yīng)度排序前3位的粒子構(gòu)成目標粒子。

19、可選地，第一預設(shè)迭代停止條件包括：迭代次數(shù)達到第一預設(shè)迭代閾值或者小種群的全局最優(yōu)值達到預設(shè)目標篩選閾值。

20、可選地，依據(jù)目標粒子、第一歷史粒子集合、第一最優(yōu)粒子集合以及第二預設(shè)迭代停止條件，利用灰狼優(yōu)化算法對多普勒頻率集合中的粒子進行位置更新處理，得到更新結(jié)果，根據(jù)更新結(jié)果得到模糊結(jié)果；將模糊結(jié)果作為外輻射源雷達搜索的最終目標，包括：

21、s301、獲取目標粒子與剩余粒子當前位置之間的目標距離；剩余粒子為多普勒頻率集合中除目標粒子之外的所有粒子；

22、s302、依據(jù)目標粒子的位置與目標距離，更新剩余粒子的位置，得到剩余粒子更新位置；

23、s303、依據(jù)剩余粒子更新位置和第一最優(yōu)粒子集合，獲取剩余粒子的適應(yīng)度，得到第一結(jié)果；

24、s304、根據(jù)第一結(jié)果，獲取全局最優(yōu)值和全局最優(yōu)位置；

25、s305、將s302中的剩余粒子更新位置作為s301中的剩余粒子當前位置，重復執(zhí)行s301-s304直到滿足第二預設(shè)迭代停止條件，將最近一次執(zhí)行s304時對應(yīng)的全局最優(yōu)值作為模糊結(jié)果；

26、s305、將模糊結(jié)果作為外輻射源雷達搜索的最終目標。

27、可選地，依據(jù)目標粒子的位置與目標距離，更新剩余粒子的位置，得到剩余粒子更新位置，包括：

28、基于目標粒子的位置與目標距離，采用如下公式更新剩余粒子的位置，得到剩余粒子更新位置：

29、xij(t+1)＝xij(t)+vij(t+1)；

30、

31、xij(t+1)表示第t+1次迭代時剩余粒子更新位置，xij(t)表示第t次迭代時剩余粒子位置，vij(t+1)表示第t+1次迭代時剩余粒子更新速度，表示收縮因子，x(t)表示剩余粒子在灰狼算法中的位置，ω表示權(quán)重系數(shù)，r1(t)表示第t次迭代時對應(yīng)的第一隨機數(shù)，r2(t)表示第t次迭代時對應(yīng)的第二隨機數(shù)，c1表示進化屬性學習因子，c2表示社會屬性學習因子，pgj(t)表示小種群的全局最優(yōu)位置，pij(t)表示每個粒子的個體最優(yōu)值。

32、可選地，第二預設(shè)迭代停止條件包括：迭代次數(shù)達到第二預設(shè)迭代閾值或者全局最優(yōu)值達到預設(shè)目標篩選閾值。

33、可選地，根據(jù)第一結(jié)果，獲取全局最優(yōu)值和全局最優(yōu)位置，包括：

34、將第一結(jié)果中包含的所有小種群的全局最優(yōu)值，作為全局最優(yōu)值，將全局最優(yōu)值對應(yīng)的位置作為全局最優(yōu)位置。

35、第二方面，本發(fā)明提供了一種用于多目標尋優(yōu)的互模糊函數(shù)快速確定裝置，用于多目標尋優(yōu)的互模糊函數(shù)快速確定裝置包括：初始化單元、獲取單元、粒子存取單元、第一迭代單元以及第二迭代單元；

36、初始化單元用于：初始化歷史粒子集合和最優(yōu)粒子集合；

37、獲取單元用于：獲取待搜索位置和待搜索范圍大小，并根據(jù)待搜索位置和待搜索范圍大小，得到多普勒頻率空集合；多普勒頻率空集合為包含多個頻率區(qū)間的集合；

38、粒子存取單元用于：將外輻射源雷達搜索到的多個目標作為粒子，存入多普勒頻率空集合內(nèi)，得到多普勒頻率集合；

39、第一迭代單元用于：基于多普勒頻率集合以及第一預設(shè)迭代停止條件，利用粒子群優(yōu)化算法對歷史粒子集合和最優(yōu)粒子集合進行更新獲取第一歷史粒子集合、第一最優(yōu)粒子集合以及目標粒子；第一歷史粒子集合為多普勒頻率集合中基于粒子群優(yōu)化算法搜索過的粒子；第一最優(yōu)粒子集合為第一歷史粒子集合包含的所有小種群的適應(yīng)度最優(yōu)值；目標粒子為第一歷史粒子集合中適應(yīng)度排序前3位的粒子；

40、第二迭代單元用于：依據(jù)目標粒子、第一歷史粒子集合、第一最優(yōu)粒子集合以及第二預設(shè)迭代停止條件，利用灰狼優(yōu)化算法對多普勒頻率集合中的粒子進行位置更新處理，得到更新結(jié)果，根據(jù)更新結(jié)果得到模糊結(jié)果；模糊結(jié)果為外輻射源雷達搜索的最終目標。

41、第三方面，本發(fā)明提供一種用于多目標尋優(yōu)的互模糊函數(shù)快速確定設(shè)備，包括：處理器、存儲介質(zhì)和總線，存儲介質(zhì)存儲有處理器可執(zhí)行的機器可讀指令，當用于多目標尋優(yōu)的互模糊函數(shù)快速確定設(shè)備運行時，處理器與存儲介質(zhì)之間通過總線通信，處理器執(zhí)行機器可讀指令，以執(zhí)行如上述第一方面用于多目標尋優(yōu)的互模糊函數(shù)快速確定方法的步驟。

42、本發(fā)明提供了一種用于多目標尋優(yōu)的互模糊函數(shù)快速確定方法、裝置及設(shè)備。其中，用于多目標尋優(yōu)的互模糊函數(shù)快速確定方法，應(yīng)用于外輻射源雷達的目標確定，包括：s101、初始化歷史粒子集合和最優(yōu)粒子集合；s102、獲取待搜索位置和待搜索范圍大小，并根據(jù)待搜索位置和待搜索范圍大小，得到多普勒頻率空集合；多普勒頻率空集合為包含多個頻率區(qū)間的集合；s103、將外輻射源雷達搜索到的多個目標作為粒子，存入多普勒頻率空集合內(nèi)，得到多普勒頻率集合；s104、基于多普勒頻率集合以及第一預設(shè)迭代停止條件，利用粒子群優(yōu)化算法對歷史粒子集合和最優(yōu)粒子集合進行更新，獲取第一歷史粒子集合、第一最優(yōu)粒子集合以及目標粒子；第一歷史粒子集合為多普勒頻率集合中基于粒子群優(yōu)化算法搜索過的粒子；第一最優(yōu)粒子集合為第一歷史粒子集合包含的所有小種群的適應(yīng)度最優(yōu)值；目標粒子為第一歷史粒子集合中適應(yīng)度排序前3位的粒子；s105、依據(jù)目標粒子、第一歷史粒子集合、第一最優(yōu)粒子集合以及第二預設(shè)迭代停止條件，利用灰狼優(yōu)化算法對多普勒頻率集合中的粒子進行位置更新處理，得到更新結(jié)果，根據(jù)更新結(jié)果得到模糊結(jié)果；模糊結(jié)果為外輻射源雷達搜索的最終目標。在本發(fā)明中，通過采用粒子群優(yōu)化算法首先確定出適應(yīng)度較大的粒子，并以此得到目標粒子；然后以目標粒子作為灰狼優(yōu)化算法的優(yōu)化方向，避免了對粒子進行逐一搜索遍歷造成的計算資源消耗，可以快速準確的得到模糊結(jié)果；最終將模糊結(jié)果作為外輻射源雷達搜索的最終目標；即通過采用粒子群優(yōu)化算法與灰狼優(yōu)化算法的結(jié)合，避免了現(xiàn)有粒子群優(yōu)化算法容易陷入全局最優(yōu)解的問題，提高了外輻射源雷達多目標尋優(yōu)的實時性和準確性。

43、以下將結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明做進一步詳細說明。